Wat is 'n bewegende gemiddelde grafiek A tipe-time geweeg beheer grafiek wat die ongeweegde bewegende gemiddelde plotte met verloop van tyd vir individuele waarnemings. Hierdie grafiek gebruik perke beheer (UCL en LCL) om vas te stel wanneer 'n out-of-beheer situasie plaasgevind het. Bewegende gemiddelde (MA) kaarte is meer effektief as Xbar kaarte in die opsporing van klein proses skofte, en is veral nuttig wanneer daar net 1 waarneming per subgroep. Tog is EWMA kaarte algemeen verkies word bo MA kaarte omdat hulle gewig van die waarnemings. Die waarnemings kan óf individuele metings of subgroep beteken. Bewegende gemiddeldes bereken vanaf kunsmatige subgroepe wat geskep uit opeenvolgende waarnemings. Voorbeeld van 'n bewegende gemiddelde grafiek 'N Vervaardiger van centrifuge rotors wil die deursnee van al rotors wat tydens 'n week op te spoor. Die diameters moet naby aan die teiken wees, want selfs klein verskuiwings veroorsaak probleme. Die punte lyk lukraak wissel rondom die middellyn en is binne die beheer perke Daar is een punt wat naby aan die beheer limiet wat jy dalk wil investigate. Contact Info Site Search Wanneer 'n bewegende gemiddelde Range Grafiek bewegende gemiddelde verbruik kom kaarte is oor die algemeen gebruik word vir die opsporing van klein verskuiwings in die proses gemiddelde. Hulle sal skofte van 0,5 sigma 2 sigma baie vinniger as Shewhart kaarte met dieselfde steekproefgrootte te spoor. Hulle is egter, stadiger in die opsporing van groot verskuiwings in die proses beteken. Daarbenewens kan tipiese run toetse nie gebruik word as gevolg van die afhanklikheid van data punte. Bewegende gemiddelde Charts kan ook verkies as die subgroepe is van grootte N1. In hierdie geval, kan 'n alternatiewe term die Individuele X Grafiek, in welke geval jy nodig sou wees om die verspreiding van die proses te skat ten einde die verwagte grense definieer met beheer perke wees. Die voordeel van Cusum, EWMA en bewegende gemiddelde kaarte is dat elke geplot punt sluit verskeie waarnemings, sodat jy kan die sentrale limietstelling te gebruik om te sê dat die gemiddelde van die punte (of die bewegende gemiddelde, in hierdie geval) normaal versprei is en die beheer perke is duidelik gedefinieer. Nog 'n gebruik van die bewegende gemiddelde Charts is vir prosesse met bekende intrinsieke siklusse. Baie rekeningkundige prosesse en chemiese prosesse pas in hierdie kategorisering. As jy proe op bepaalde tussenposes en stel die grootte sel gelyk aan die aantal subgroepe per siklus, dan as jy drop die oudste voorbeeld in die sel, jy haal die ooreenstemmende punt in die volgende siklus. As die sikliese aard van die proses is ontsteld, dan is die nuwe punte bygevoeg sal aansienlik anders wees, wat veroorsaak dat buite beheer punte. Soos met ander beheer kaarte, beweeg Gemiddeld Charts gebruik om prosesse oor tyd te monitor. Die x-as is tyd-gebaseerde, sodat die kaarte wys 'n geskiedenis van die proses. Om hierdie rede, moet jy data wat-time bestel dit is, in die volgorde van wat dit was gegenereer word ingevoer het. As dit nie die geval is, dan tendense of verskuiwings in die proses kan nie opgespoor word nie, maar in plaas daarvan toegeskryf word aan ewekansige (algemene oorsaak) variasie. Bewegende gemiddelde amp Range kaarte kan gebruik word wanneer die grootte sel is minder as tien subgroepe. As die grootte sel is groter as tien, gebruik bewegende gemiddelde amp Sigma kaarte. Ander kaarte nuttig in die bogenoemde scenario is die EWMA en Cusum kaarte. Sedert 1982: Die kuns wetenskap te verbeter jou bottom line Kwaliteit-Amerika bied Statistiese Prosesbeheer sagteware, asook opleiding materiaal vir Lean Six Sigma, Kwaliteit Bestuur en SPC. Ons omhels 'n kliënt-gedrewe benadering, en lei in baie sagteware innovasies, voortdurend op soek na maniere om ons kliënte te voorsien met die beste en mees bekostigbare oplossings. Leiers in hul veld, het Kwaliteit-Amerika voorsien sagteware en opleiding produkte en dienste aan tienduisende maatskappye in meer as 25 lande. Kopiereg afskrif 2013 Kwaliteit-Amerika Inc. The eksponensieel Geweegde bewegende gemiddelde (EWMA) is 'n statistiek vir die monitering van die proses wat gemiddeldes die data op 'n manier dat al hoe minder gewig om data gee as hulle verder in die tyd verwyder. Vergelyking van Shewhart beheer grafiek en EWMA beheer grafiek tegnieke Vir die Shewhart grafiek beheer tegniek, die besluit oor die toestand van die beheer van die proses te eniger tyd, (T), hang uitsluitlik op die mees onlangse meting van die proses en, natuurlik, die mate van waaragtigheid van die skattings van die beheer perke van historiese data. Vir die EWMA beheer tegniek, die besluit hang af van die EWMA statistiek, wat is 'n eksponensieel geweegde gemiddeld van alle vorige data, insluitend die mees onlangse meting. Deur die keuse van gewig faktor, (lambda), kan die EWMA beheer proses sensitief vir 'n klein of geleidelike drif in die proses gemaak word, terwyl die Shewhart beheer proses net kan reageer wanneer die laaste data punt is buite 'n beheer limiet. Definisie van EWMA Die statistiek wat bereken is: mbox t lambda Yt (1-lambda) mbox ,,, mbox ,,, t 1, 2,, ldots ,, n. waar (mbox 0) is die gemiddeld van historiese data (teiken) (Yt) is die waarneming by die tyd (t) (N) is die aantal waarnemings word gemonitor insluitend (mbox 0) (0 Interpretasie van EWMA beheer grafiek Die rooi kolle is die rou data van die kronkelende lyn is die EWMA statistiek met verloop van tyd. die grafiek vertel ons dat die proses is in beheer, want almal (mbox t) lê tussen die beheer perke. Maar dit lyk asof daar 'n tendens opwaarts wees vir die laaste 5 periods. Navigation: 'n draaiboek vir gebruik tyd-geweegde beheer Charts Vishwajit Joshi 0 kies die regte tipe van beheer grafiek is 'n belangrike beginpunt vir statistiese prosesbeheer (SPC) Watter grafiek gebruik te maak hang hoofsaaklik af van die klassifikasie van die data, die. tipe onderliggende verdeling en die bedoeling van die aansoek. die keuse van die verkeerde tipe kan lei tot baie vals alarms, wat lei tot duur en vrugteloos soek oordraagbaar oorsake. met die wye verskeidenheid van beheer grafiek opsies beskikbaar, die keuse van die term wat die beste pas 'n bepaalde proses kan 'n moeilike taak wees. Die verwarring verhoog met toepaslikheid van twee verskillende beheer kaarte vir dieselfde data. Dit is veral die geval wanneer die gebruik van tyd-geweegde beheer kaarte. Byvoorbeeld, kan dieselfde datastel geanaliseer met behulp van 'n individu-bewegende reeks (I-MR) grafiek asook keer geweeg beheer kaarte soos 'n eksponensieel geweeg bewegende gemiddelde (EWMA) grafiek of 'n kumulatiewe bedrag (cusum) beheer grafiek. Tog, die bedoeling en metode van toediening vir beide tipes-time geweeg kaarte is heeltemal anders. Praktisyns dikwels nie genoeg fokus op die 8220intent8221 van die gebruik van 'n bepaalde soort beheer grafiek wat kan lei tot verkeerde interpretasie van resultate. Wanneer en hoe om 'n tyd-geweegde beheer grafiek gebruik was nog altyd 'n oppervlakte van verwarring vir kwaliteit toesighouers in produksie lyne (operasionele begrip) asook SPC praktisyns (vergelyking van statistiese prestasie) nie. Voorbeeld van verskillende beheer Charts Resultate Die volgende datastelle gee 'n voorbeeld van die verskillende gevolgtrekkings bereik deur twee verskillende beheer kaarte. Die data is ontleed met behulp van 'n B-MR grafiek asook 'n EWMA grafiek en die getrek afleidings teenstrydig. Dit is moeilik om 'n besluit te neem as die bedoeling van die analise nie verstaan. Saak 1: 'n B-MR grafiek toon 'n out-of-beheer proses, terwyl geen sodanige tekens gesien in die tyd geweeg beheer kaarte. Geval 2: 'n B-MR grafiek toon 'n in-beheer proses, terwyl die tyd geweeg kaarte wys 'n duidelike opwaartse neiging in proses data. Vergelyking van statistiek Performance 'n Groot nadeel van die Shewhart-tipe beheer kaarte is dat hulle net inligting oor die proses in die laaste geplot punt en dan hierdie kaarte het geen geheue. Vorige waarnemings nie invloed op die waarskynlikheid van toekomstige out-of-control seine. Tendens reëls of sone reëls kan gebruik word om 'n paar geheue wat lei tot vinniger opsporing van klein verskuiwings in te voer. - Time geweeg beheer kaarte is 'n alternatief vir kaarte Shewhart vir die dop van klein verskuiwings in 'n proses. In teenstelling met Shewhart kaarte, hulle maak gebruik van historiese data punte en vinnig op te spoor klein verskuiwings (van orde minder as 3 sigma). Padkaart vir tyd-geweegde beheer Charts Hoewel-time geweeg beheer kaarte is baie nuttig, hulle is nie bedoel om volledig vervang die Shewhart kaarte, wat gebruik kan word om 'n groter verskeidenheid van effekte (skofte van 3 sigma of hoër orde) wat op te spoor as gevolg van toewysbare oorsake. Dit word dikwels aanbeveel dat Shewhart perke gebruik word in samewerking met 'n EWMA of cusum grafiek. Die bedoeling van die gebruik van 'n beheer grafiek vir ontleding het om goed voor te verstaan. Twee belangrike vrae wat beantwoord moet word is: Is die span spesifiek op soek na opsporing van relatief klein verskuiwings in die proses Hoe klein n verskuiwing (orde van 1 of 2 sigma) is belangrik vir die proses hierdie vrae te beantwoord, maak duidelik die bedoeling van die gebruik - time geweeg beheer kaarte. Dit bepaal parameters (gewig vir EWMA kaarte en verskuiwing en slap vir cusum kaarte) van tyd-geweegde kaarte en ontleed die dienooreenkomstig datastel. Projekspanne moet begin met 'n Shewhart beheer grafiek vir ooglopende proses onstabiliteit, indien enige, en gebruik dan 'n tyd-geweegde beheer grafiek vir die bepaling van klein verskuiwings in die proses. Die draaiboek vir die gebruik van tyd-geweegde beheer kaarte saam met Shewhart beheer kaarte is hieronder: Padkaart vir die gebruik van tyd geweeg beheer Charts Gevolgtrekking: Twee Control Charts beter as een-tyd geweeg beheer kaarte is 'n goeie alternatief vir beheer kaarte Shewhart vir die opsporing van klein verskuif vinnig. Daar moet egter die gebruiker duidelik oor die doel van die gebruik van hierdie beheer kaarte wees. Die draaiboek, wat ontwikkel is deur praktiese ervaring, help om 'n beter resultate met behulp van beide Shewhart en-time geweeg beheer kaarte. Laat 'n CommentMoving reeks gebruik boonste herlei en onderste grense kontrolekaarte vir individuele metings, bv die steekproefgrootte 1, gebruik die bewegende reeks twee opeenvolgende waarnemings die proses variasie meet. Die bewegende reeks word gedefinieer as MRI xi - x. wat is die absolute waarde van die eerste verskil (bv die verskil tussen twee opeenvolgende datapunte) van die data. Analoog aan die Shewhart beheer grafiek, kan 'n mens beide die data (wat die individue is) en die bewegende reeks plot. Individue beheer perke vir 'n waarneming Vir die beheer grafiek vir individuele metings, die lyne getrek is: begin UCL bar 3frac mbox bar LCL bar - 3frac. einde waar (bar) is die gemiddeld van al die individue en (Overline) is die gemiddeld van al die bewegende wissel van twee waarnemings. Hou in gedagte dat een of albei gemiddeldes kan vervang word deur 'n standaard of teiken, indien beskikbaar. (Let daarop dat 1,128 is die waarde van (d2) vir (N 2). Voorbeeld van die beweging reeks Die volgende voorbeeld illustreer die beheer grafiek vir individuele waarnemings. 'N Nuwe proses is bestudeer ten einde vloeitempo te monitor. Die eerste 10 groepe tot gevolg gehad
No comments:
Post a Comment